分析技术趋势改变药物发现

所以，你没有得到你期望的结果，但为什么不呢?这是基础科学的问题，还是你选择的化验方法的问题?

为你的药物发现研究选择正确的检测方法是至关重要的。它必须是适合目的的，否则你可能会得到不相关的、可变的或误导性的结果，这最终会影响你的药物开发流程的进展。

随着问题变得越来越复杂，模型也变得越来越复杂。随着研究人员将注意力集中在更复杂的异质疾病上，必须开发和实施更复杂和生物学相关的检测方法，以便能够回答更复杂的问题。

在这里，我们重点介绍6个技术趋势，如果它们得到正确实施，它们有可能提高药物发现的生产率和成本效益!

1.细胞模型在生理学上越来越重要

永垂不朽的动物模型正在成为过去。由于干细胞技术的进步，使用分化的人类细胞的模型正在被采用，这更准确地反映了药物在人体内的行为。CRISPR/Cas9基因编辑使研究人员能够开发出改进的疾病模型，然后可以与具有相同遗传背景的“正常”未经编辑的细胞一起使用。

随着越来越多的人类干细胞衍生模型和精确工程细胞系商业化，它们的可获得性提高了，成本显著降低了。

2.恢复基于表型细胞的检测

不久前，似乎还在使用表型筛选随着基于靶点的方法开始占据中心舞台，药物发现正在被“淘汰”。然而，最近人们对使用基于表型细胞的检测方法有了新的兴趣。回顾性研究表明，与以靶点为中心的方法相比，它们在发现有效的小分子药物方面确实更富有成效，这导致了它们的复兴。

改进的细胞模型加上更好的检测技术和增强的小型化分析能力导致更多地采用表型方法。

3.预测细胞毒性试验:越早越好

毒性和功效——决定候选药物成功或失败的两个关键因素。后期的失败可能会导致药物开发人员损失巨额资金。在开发过程的早期检测毒性——失败的成本明显较低当然是可取的。

因此，公司不是在临床前阶段等待毒性评估，而是使用基于细胞的化合物进行筛选在体外在管道的早期阶段进行分析。

4.动力学测量:分析的附加维度

动力学数据为了解药物的作用机制(MOA)提供了很好的方法。对激酶作为潜在药物靶点的兴趣增加，意味着研究人员已将注意力转移到先进的酶动力学测定方法上，这反过来又导致了负担得起的试剂盒的出现。

测量细胞行为和特定标记物的动力学使研究人员能够识别新的目标类别。

5.使用实验设计(DOE)方法优化分析性能

随着分析模型变得越来越复杂，优化也变得越来越具有挑战性。“实验设计(DOE)”方法是一种用于确定因果关系的统计实验设计方法。DOE方法通过帮助研究人员确定最具影响力的分析参数以及可能影响性能的特定变量来帮助优化分析。

尽管DOE方法需要大量的实验组合，必须精确地进行，以确定准确的信息，但随着自动化能力的不断发展，它变得越来越容易。

6.数据不必令人生畏:整合和标准化

释放力量药物研发数据．随着药物研发过程越来越自动化，你能够生成的数据量也在飞速增长。虽然从多个来源整理数据的能力令人兴奋——因为它能让你对候选药物有更全面的了解，并帮助你做出更明智的决定——但它也可能是一个令人生畏的过程。但是，它不需要像你一样长集成而且标准化．

拥抱并利用信息学和人工智能专业知识。在尽可能高效、轻松地处理数据时，这些工具是必不可少的。

更深入地回顾最近的分析技术趋势可以在这里找到．